Une IA qui travaille des heures, pas des secondes
La plupart des agents IA répondent à une question et passent à autre chose. Les DeepAgents restent sur le sujet. Ils tournent pendant des minutes ou des heures, appellent des API, vont chercher des données dans plusieurs systèmes, et bouclent des tâches multi étapes qui demandaient jusque là un humain devant son écran toute la journée.
Pas un chatbot. Un agent qui bosse.
Un DeepAgent reçoit un objectif, le découpe en étapes, exécute chacune d'entre elles, et s'adapte quand quelque chose ne se passe pas comme prévu. Il garde tout le contexte du début à la fin.
Il tourne jusqu'à ce que ce soit fini
Un client envoie un litige de facturation qui implique de vérifier trois systèmes, de retracer l'historique des transactions, et d'appliquer un remboursement partiel. Un DeepAgent traite tout le flux d'un coup, même si ça prend 20 minutes.
Il raisonne par étapes, pas en une seule réponse
Quand une tâche demande de vérifier l'éligibilité, puis de consulter le stock, puis de traiter un retour, un DeepAgent enchaîne ces étapes et ajuste son plan si l'une d'elles renvoie des données inattendues.
Ce que vous pouvez construire avec les DeepAgents
Les briques qui rendent possible l'exécution de tâches IA longues.
Orchestration d'API
Enchaînez des appels vers votre CRM, votre système de paiement et votre API logistique. L'agent gère l'authentification, les retries, et passe les données d'un appel à l'autre.
Recherche cross systèmes
L'agent va chercher l'info dans votre base de connaissances, vos anciens tickets et votre documentation produit pour assembler une réponse complète avant de répondre au client.
Exécution de processus
Il déroule un workflow de retour complet : vérifier la politique, contrôler la commande, coordonner la logistique, traiter le remboursement, et notifier le client.
Décisions en temps réel
Si un appel API échoue ou qu'une condition change en cours de route, l'agent réévalue son plan et prend un chemin différent.
Décomposition de tâches
Donnez lui un objectif comme 'résoudre ce ticket escaladé' et il identifie les étapes : rassembler le contexte, vérifier les systèmes, rédiger une réponse, demander validation.
Mémoire complète
Chaque donnée que l'agent récupère pendant une tâche reste dans sa mémoire. L'étape 8 peut utiliser ce qu'il a appris à l'étape 2.
Ce que les équipes font avec les DeepAgents
Des workflows concrets qui demandaient 30 minutes par cas à un agent support.
Litiges de facturation
Un client signale un double prélèvement. L'agent récupère l'historique des transactions, vérifie la passerelle de paiement, compare avec le système de commandes, identifie le doublon, et traite le remboursement. Temps total : 3 minutes au lieu de 25.
Retours et échanges
L'agent vérifie la fenêtre de retour, consulte la politique sur l'état de l'article, coordonne un enlèvement avec le partenaire logistique, émet un avoir ou un remboursement selon la préférence du client, et envoie le suivi.
Dépannage technique
Un utilisateur signale un bug. L'agent fouille la base de connaissances, vérifie si le problème est connu, regarde la configuration du compte utilisateur, teste un correctif dans le sandbox, et guide l'utilisateur vers la solution.
Transferts d'escalade
Quand un cas nécessite un humain, l'agent rassemble d'abord tout le contexte : historique complet de la conversation, statut du compte, ce qui a déjà été tenté, et une recommandation pour la suite. L'agent humain reprend le dossier sans temps de mise à niveau.
Comment un DeepAgent exécute une tâche
De la réception de l'objectif à la livraison du résultat, voici ce qui se passe.
Comprendre et planifier
L'agent lit l'objectif, identifie les systèmes à interroger, et construit un plan d'exécution avec des chemins de secours en cas de problème.
Exécuter et s'adapter
Il exécute chaque étape, vérifie le résultat, et passe à la suite. Si une API renvoie une erreur ou que les données ne collent pas, l'agent retente ou prend un autre chemin.
Livrer le résultat
Une fois toutes les étapes terminées, l'agent livre le résultat : un ticket résolu, un remboursement traité, un rapport détaillé, ou ce que la tâche demandait.
Tout reste en mémoire
Un DeepAgent retient chaque réponse d'API, chaque donnée client, et chaque décision prise pendant la tâche. Quand l'étape 5 a besoin d'une info de l'étape 1, elle est déjà là. Aucun contexte n'est perdu.
Ce qui change quand vous déployez les DeepAgents
L'impact constaté par nos clients après le passage des chatbots aux agents persistants.
Les cas complexes se résolvent tout seuls
Les demandes qui restaient en file d'attente pendant des heures parce qu'elles nécessitaient de vérifier plusieurs systèmes se traitent maintenant en quelques minutes sans intervention humaine.
L'équipe support se concentre sur l'essentiel
Quand le travail répétitif multi étapes est automatisé, votre équipe consacre son temps aux cas qui demandent vraiment du jugement humain et de l'empathie.
Qualité constante quel que soit le volume
Que vous receviez 50 ou 5 000 cas complexes par jour, chacun suit le même processus rigoureux. Pas d'étapes sautées parce que quelqu'un était pressé.
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